Nachhilfe in Statistik – Psychologie: Freie Universität Berlin

Wir kennen die Besonderheiten, Schwierigkeiten und Stolpersteine der Klausuren von Professor Eid und wissen, was nötig ist, um sie zu bestehen.

Besonderheiten & Themen deiner Klausur ↓

Klausurtermine:

  • Statistik I: Februar
    Statistik II: Juli/ September

Dozent:

Prof. Dr. Michael Eid

So läuft’s:

  • 2 Stündige Seminare
  • maximal 5 Lernende
  • Präsenz oder Online
  • ab 24 € pro Seminar

„Tilo hat mich perfekt auf die Statistik II Klausur vorbereitet, so dass ich die Inhalte der Vorlesung wirklich verstehen konnte und eine sehr gute Note erzielt habe!
Auch auf eine positive Lernatmosphäre wird großen Wert gelegt. Es gibt Wasser, Tee, Gummitiere und viel verbale Verstärkung zur Motivation… Die Nerven müssen nicht blank liegen“
— Stefanie

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    So läuft’s

    2-stündige Seminare

    • klar abgesteckte Lernthemen
    • nur die nötige Theorie
    • viele praktischen Beispiele
    • Aufgaben aus Altklausuren
    • einfache Rezepte und Übersichten

    maximal 5 Lernende

    • kleine Lerngruppen
    • alle schreiben dieselbe Klausur
    • Termine werden gemeinsam abgestimmt
    • du entscheidest von Termin zu Termin, ob du dabei bist

    Präsenz oder Online

    • zusätzliches Online-Training
    • zusätzliche Begleitung zwischen den Seminaren
    • auf Wunsch werden Seminare aufgezeichnet

    Ab 24 € pro Seminar

    • Preise richten sich nach Gruppengröße
    • dich bindet kein Vertrag
    • du zahlst nur für Seminare, an denen du teilnimmst

    Besonderheiten und Themen deiner Klausur

    Wir bereiten dich genau auf die besonderen Schwierigkeiten und Stolpersteine deiner Klausur vor.


    Statistik I

    Klausurvorbereitung

    Im statistischen Teil deiner Klausur berechnest du in den beiden ersten Aufgaben Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße. Die dafür nötigen Schritte trainieren wir mit Hilfe einer klaren Übersicht und mit einfachen Rezepten, damit du schnell und sicher erkennst, welche Kennzahl geeignet ist und sie dann schnell und fehlerfrei berechnest. Du übst, deine Ergebnisse genau so zu interpretieren, wie es Professor Eid von dir lesen will.

    Das theoretisch anspruchsvollste Thema der Klausur ist die multiple Regression. Neben den nötigen Berechnungen (Aufstellen der Regressionsgleichungen – Berechnen des Determinationskoeffizienten – Bestimmung und Interpretation der Nützlichkeit eines Prädiktors) möchte Professor Eid in der Klausur dein theoretisches Verständnis überprüfen. Es gibt zwar einige theoretische Sätze, die du dafür sogar auswendig lernen kannst, aber es wird auch nötig sein, „um die Ecke zu denken“ und bei einem neu gestellten Problem eine selbstständige Lösungen zu finden.

    Wenn du kein (großer) Mathecrack bist, dann ist die Wahrscheinlichkeitsrechnung vermutlich die größte Herausforderung. Es kommt darauf an, dass du in den oft schwierigen Formulierungen die Schlüsselwörter heraus liest, damit du das richtige Modell anwendest. Wir trainieren mit dir zu erkennen, welche Schubladen du jeweils dafür ziehen musst. Das Rechen ist dann kein großes Problem mehr.

    Kurz vor der Klausur bieten wir dir ein kompaktes R-Training. Dieser R- Teil enthält nur wenige Berechnungen. Es wird geprüft, wie gut du die Grundlagen des Programmes kennst und zum Beispiel den Unterschied von Faktor und numerischer Variablen verstehst. In vielen Klausuraufgaben üben wir mit dir die Grundfertigkeiten in R (Importieren von Daten – Umcodieren einer Variablen – ..) Für das Training brauchst du keine Voraussetzungen, es ist auch nicht wichtig, ob du schon mit dem Programm arbeiten kannst.

    Themenübersicht

    • Lage- & Streuungsmaße
      Gundbegriffe, Häufigkeitsverteilungen, Quantile, Boxplot, Mittelwerte, Varianz, klassierte Daten, Histogramme, z Standardisierung, Schiefe
    • Zusammenhangsmaße
      Kovarianz, Korrelation, Kendalls Ƭ, ɣ Koeffizient, Kreuztabellen, X² Koeffizient, Cramers V, Yules Q, Odds Ratio, ȹ Koeffizient
    • Korrelation & Regression
      Theorie der Korrelation, Regressionskoeffizienten, Methode der kleinsten Quadrate, Varianzzerlegung, Varianzaufklärung, Residuen, Partialkorrelation
    • Multiple Regression
      Modell, Output SPSS, standardisierte Koeffizienten, multiple Korrelation, Partialregressionsgewichte, Modellvergleich, Nützlichkeit eines Prädiktors
    • Wahrscheinlichkeitsrechnung
      bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes, Baumdiagramme, Normalverteilung, Binomialverteilung, Exponentialverteilung, Kombinatorik
    • Klausurtraining und Training für den R-Teil

    Du wirst im Kurs (und als Hausaufgaben zwischen den Kursterminen) alle Klausuraufgaben von Professor Eid und mehrere zusammengestellte Probeklausuren durchrechnen.


    Statistik II

    Klausurvorbereitung

    In Statistik II geht es ums Schätzen und Testen. Du musst zwar viele unterschiedliche Test beherrschen, aber alle Tests sind im Grundaufbau gleich. Zu Beginn des Kurses bekommst du einen übersichtlichen Entscheidungsbaum, mit dem du lernst, immer schnell zu entscheiden, welches statistische Verfahren das richtige ist. Außerdem trainierst du den Testaufbau. Hast du diesen einmal verstanden, dann kommt es nur noch darauf an, die kleinen Besonderheiten der verschiedenen Tests kennen zu lernen.

    Auf einige Tests, kannst du dich gut vorbereiten, denn diese sind schnell und eindeutig erkennbar und sie haben nur wenige Varianten. Da diese Tests immer viele Punkte bringen, legen wir viel Wert darauf, dass du diese Punkte sicher bekommst. Der einfache t-Test und z-Test wird zwar selten in der Klausur gerechnet, aber diese Tests haben viele abgeleitete Aufgabentypen: das KI um den Mittelwert oder um cohens d, die Apriori-Poweranalyse, die Bestimmung des p-Wertes oder des beta-Fehlers.

    Varianzanalyse und Regression sind die beiden großen Themen von Statistik II, wir bringen dich schnell in eine Übersicht über alle relevanten Varianten der Varianzanalyse, bringen dir mit einem einfachen Rezept die nötigen Rechnungen bei und konzentrieren uns dann , mit dir ausführlich die typischen Klausuraufgaben durchzugehen. Gerade zu den Kontrasten gibt es Varianten, auf die weder Vorlesung noch Tutorium ausreichend vorbereiten.

    Die Regressionsanalyse baut auf Statistik 1 auf. Deshalb wiederholen wir mit dir (wenn nötig) diese Grundlagen. Dann werden dir die neuen Themen eher leicht fallen. Neben den Test zur Korrelation und Regression (insgesamt 6 Tests) wird es darauf ankommen, auch die moderierte und logistische Regression zu verstehen.

    Kurz vor der Klausur bieten wir dir ein kompaktes R-Training.

    Du wirst im Kurs (und als Hausaufgaben zwischen den Kursterminen) alle Klausuraufgaben von Professor Eid und mehrere zusammengestellte Probeklausuren durchrechnen.

    Themenübersicht

    • Testaufbau und t Test

    Entscheidungsbaum, Regeln für Hypothesen, Einstichproben t Test, t Test für unabhängige Stichproben, Cohens Delta, Freiheitsgrade, Signifikanz und Relevanz, ß Fehler und Teststärke, optimale Stichprobengröße

    • Einfaktorielle Varianzanalyse

    t Test für abhängige Stichproben, Alpha Fehler Korrektur , post hoc Test, Quadratsummenzerlegung, Bestimmung der Anova Tabelle, Eta Quadrat, Anova mit Messwiederholung

    • Kontrastanalyse

    Kontraste als post hoc Analyse, Kontrasthypothesen, Aufstellen von Kontrasten, Kontrastanalyse, Interpretation des numerischen Wertes, orthogonale Kontraste, Bedeutung von Kontrasten, Paarvergleiche, Tukey und Dunnett Test

    • Zweifaktorielle Varianzanalyse

    Quadratsummerzerlegung, “Mittelwertskasten”, Haupteffekte und Interaktionseffekte, Liniendiagramme, Interaktionsarten, Effektgrößen, konkrete Effekte

    • Multiple Regression
    1. Wiederholung einfache Regression, Nützlichkeit und Semipartialkorrelation, Korrelationstest, Test auf multiple Korrelation, Test der Partialregressionsgewichte, Modellvergleich, Outputs zur multiplen Regression
    • Moderierte und logistische Regression

    Zentrierung der Prädiktoren, Interaktion, Test des Moderatoreffekt, Output und Interpretation, bedingte Wahrscheinlichkeit der logistischen Regression, Wettkoeffizient, ODDS Ratio

    • Chi-Quadrat Test und Rangverfahren

    eindimensionaler Chi Quadrattest, p x k Felder Test, gerichtete x²-Tests, Pearson Residuum, Wilcoxon Vorzeichen Rangtest, Wilcoxon Rangsummentest, Mann Whitney U Test

    • Klausurtraining und Training für den R- Teil

    Möchtest du teilnehmen?

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